WO2012119680A1 - Verfahren zur optimierung der nebenzeiten in produktionsabläufen von werkzeugmaschinen - Google Patents

Verfahren zur optimierung der nebenzeiten in produktionsabläufen von werkzeugmaschinen Download PDF

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WO2012119680A1
WO2012119680A1 PCT/EP2012/000459 EP2012000459W WO2012119680A1 WO 2012119680 A1 WO2012119680 A1 WO 2012119680A1 EP 2012000459 W EP2012000459 W EP 2012000459W WO 2012119680 A1 WO2012119680 A1 WO 2012119680A1
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production
optimization
basis
production sequences
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Jose Luiz BITTENCOURT
Mathias Münzberg
Ralf Bonefeld
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Robert Bosch Gmbh
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    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B2219/30—Nc systems
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    • G05B2219/32304—Minimize flow time, tact, shortest processing, machining time
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
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    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a method for optimizing the non-productive times of machine tools.
  • Increasing or optimizing the efficiency of machine tools, d. H. in particular the production processes realized on such machine tools is of great economic importance.
  • secondary tasks which are usually realized in modern machine tools as automated secondary tasks, take certain times, which is then no longer available for the actual production processes.
  • to think about maintenance tasks for example, to think about maintenance tasks.
  • Non-productive times are times during the production process in which there is no actual value added.
  • maintenance times, time-outs, transport times for required materials or produced products may be mentioned here.
  • Side tasks or secondary goals mean corresponding tasks that can be realized in such non-productive times.
  • added value is possible during peak times.
  • the time is here called in a cutting machine, in which actually takes place a machining of a workpiece.
  • the overall engineering effort for the machine tool can be reduced by supporting the planning or scheduling of automated ancillary tasks.
  • the detection of real temporal patterns in production processes implemented according to the invention serves, in particular, to improve the estimation of idle times.
  • automated ancillary tasks such as maintenance or energy management, much more effectively incorporated into the production processes, which can be increased for the actual production processes available times.
  • Conventionally used time-out times can be shortened or completely avoided.
  • the optimization of production processes includes optimization of energy efficiency and / or idle times and / or maintenance times.
  • the method according to the invention makes possible an optimized adaptation between these individual criteria, which alone and together contribute to the effectiveness of the production processes.
  • methods of machine learning and / or context-sensitive technologies are used within the scope of the inventive calculation of predictions with regard to the time profile of future production processes.
  • predictions regarding future or expected production processes can be calculated on the basis of the recognized control-internal or implicit information in a particularly favorable manner.
  • methods of probabilistic be used.
  • methods for pattern recognition eg artificial neural networks
  • the optimization of the non-productive times in production processes takes into account system-relevant boundary conditions. If it is recognized, for example, that a power-saving mode or shutdown of the machine tool would be possible within a certain time interval, but this does not appear expedient in the light of startup times, energy consumption of the mode change, or higher availability conditions of the machine tool, a corresponding embodiment of an energy-saving mode can be dispensed with become.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of an automation pyramid according to the prior art
  • FIG. 2 shows a schematic illustration for explaining a preferred embodiment of the method according to the invention
  • FIG. 3 shows a schematic representation of an exemplary application of the method according to the invention
  • FIG. 4 shows a representation corresponding to FIG. 2 of a further embodiment of the method according to the invention
  • FIG. 5 is a representation corresponding to FIG. 3 of the further preferred embodiment of the method according to the invention.
  • FIG. 6 shows a more detailed representation of a preferred embodiment of the inventive method.
  • Figure 1 shows a typical automation pyramid as used to control machine tools in the field.
  • Such an automation pyramid is typically divided into different levels.
  • the process control 10 for example, designed as NC / PLC
  • a user can enter control commands into the controller 10 via an interface 12 (HMI or human-machine interface).
  • the commands are input via connection line 13.
  • Such control commands can be, for example, commands for energy management.
  • FIG. 2 shows a first preferred embodiment of the method according to the invention.
  • production activities 18 and inventory activities 20 with their respective interaction are shown.
  • inventory activities here does not only cover used materials or produced products, but also energy or energy management.
  • the essential aspect of the relationships shown in FIG. 2 is energy management.
  • the process controller 10 receives via a line 25 information about the inventory activities that are processed by the inventory planning (Inventory Dispatching 21) and the inventory execution (Inventory Execution 22). Via a line 13, the controller 10 outputs corresponding status data to the production activities 18, in particular for the collection of production data (denoted by 19), which are made available for a production tracking 27. On the basis of these production activities, the inventory activities, in this example energy management, are controllable (as indicated by arrow 29).
  • the inventory activities 20 can also be controlled or manipulated by means of input commands of a user 28.
  • the system such as process controller 10 or production tracking 27, is able to predict future production or future production processes.
  • This relationship is shown schematically simplified in FIG.
  • methods of machine learning e.g. As artificial neural networks used.
  • implicit or control-internal information his various operating modes, such as a manual or an automatic mode of operation and different motion sequences or parameters mentioned.
  • a certain axis of rotation is in motion.
  • rotational speeds or speeds can be determined.
  • state machines can be detected, which have a lot of operating parameters. include in certain operating states or transitions from one operating state to another.
  • the advantage that can be achieved with the method according to the invention is based in particular on the fact that on the basis of the predicted times for production processes, it is possible to switch to specific energy-saving modes as soon as these points in time are reached. It is not necessary, as in conventional production processes, initially to provide time-out times during which the system, for example, goes into a standby mode.
  • the energy saving mode 2 shown in diagram 3.2 can be a complete shutdown of the system.
  • FIGS. 4 and 5 show a further preferred embodiment of the method according to the invention for optimizing production processes, with maintenance activities being the focus here.
  • the structure shown corresponds essentially to that of FIG. 2, so that the same reference numerals are used to shorten the description for identical or similar components or sections.
  • Only the Ventar activities 20 according to FIG. 2 are replaced by maintenance activities 30, the inventory issue by maintenance issue 31, and inventory execution 22 by maintenance execution 32.
  • FIG. 5 the predicted production processes (corresponding to FIG. 3) and the resulting maintenance times are shown in corresponding diagrams 5.1 and 5.2.
  • the illustrated method is particularly suitable for the planning and control of operational automated secondary tasks, for example, tests for the maintenance of a machine tool.
  • Appropriate methods for example, machine learning techniques or context-sensitive software technologies
  • conventionally used time-out times timeouts
  • time losses due to the waiting for such time-outs no longer occur according to the invention.
  • Misjudgments of such time-out times are no longer to be considered according to the invention.
  • the increased engineering effort in setting up and adjusting time-out times can be dispensed with.
  • the invention enables the recognition of real temporal patterns in production processes, and thus a much improved estimation of idle times, which can then be used for secondary tasks.
  • the process control 10 provided at level 1, 2 initially has a state monitor module (state monitor) 101. This detects the states of the controller (controller state) 102 over time, for example at regular intervals. These states are given to a communication module 103. The communication module 103 transfers the states of the control detected over time to a further communication module 104, which is located in the level 3.
  • the detected states of the controller are given as state history data to a state mapper 105.
  • This module 105 assigns an assigned production mode to each detected state.
  • the basic assignment between states of the control and production mode in this case takes place with the aid of a predetermined configuration 106.
  • a production mode for example, certain states of motion of axes or other components.
  • This assignment is communicated to the module 105.
  • module 105 it is thus possible to generate the production history, ie the assignment of states of the controller to production modes.
  • This information is given to a pattern recognition module (Time Pattern Analyzer) 107.
  • This module 107 generates a history-based production pattern, which can then be converted by a production mode predictor 108 into prospective and / or future production runs.
  • the modules 104 to 108 are arranged within the area of production activities 18.
  • the prediction made in this way by means of the module 108 with regard to future production processes (or the time profile of future production processes) is subsequently further processed in the area of inventory activities 20.
  • the production process prediction as generated by the module 108 is first tested for convenience in a constraint checking module 109.
  • a constraint checking module 109 For this purpose, in a further configuration module 1 10, an association between production modes and inventory modes is first accessed. For example, it can be recognized that the switch to a certain energy saving mode for too short Time is not appropriate, so that is dispensed with switching to a power saving mode due to the boundary condition in such a case.
  • a module 11 1 and a subsequent module 112 are used to create or test appropriate future operating sequences. This information is then fed to a further communication module 1 13, which returns this data back to the level 1 to the communication module 103. It should be noted that the verification in module 112 may be performed automatically and / or by alternative or additional manual inputs by user 28.
  • the communication module 103 outputs the calculated and checked production processes to a mode manager 1 13. This executes the further production processes on the basis of the calculated predictions.
  • the module 1 13 accesses inventory modes 114 and timer data of a timer module 15. This timer module 1 15 also provides timer data for the module 101.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen, mit folgenden Schritten: - Erkennung von zeitlichen Informationen der zu optimierenden Nebenaufgaben in Produktionsabläufen auf der Grundlage der Erfassung von steuerungsinternen Informationen, Berechnen von Voraussagen bezüglich des zeitlichen Verlaufs zukünftiger Produktionsabläufe auf der Grundlage der erkannten zeitlichen Informationen, und - Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen auf der Grundlage der berechneten Voraussagen.

Description

Verfahren zur Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen
Beschreibung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen. Die Steigerung bzw. Optimierung der Effizienz von Werkzeugmaschinen, d. h. insbesondere der auf derartigen Werkzeugmaschinen realisierten Produktionsabläufe, ist von großer wirtschaftlicher Bedeutung. Beispielsweise können Nebenaufgaben, welche bei modernen Werkzeugmaschinen in der Regel als automatisierte Nebenaufgaben realisiert sind, bestimmte Zeiten in Anspruch nehmen, welche für die eigentlichen Produktionsabläufe dann nicht mehr zur Verfügung steht. Hier ist beispielsweise an Wartungsaufgaben zu denken.
Die vorliegende Erfindung strebt daher die Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen an. Unter Nebenzeiten werden derartige Zeiten während des Produktionsablaufs verstanden, in der keine tatsächliche Wertschöpfung erfolgt. Beispielsweise seien hier an Wartungszeiten, Auszeiten, Transportzeiten für benötigte Materialien bzw. erzeugte Produkte genannt. Nebenaufgaben bzw. Nebenziele bedeuten entsprechend Aufgaben, welche in derartigen Nebenzeiten realisiert werden können. Im Gegensatz hierzu ist während der Hauptzeiten eine Wertschöpfung möglich. Als Beispiel sei hier bei einer Zerspanungsmaschine die Zeit genannt, in der tatsächlich eine Zerspanung eines Werkstücks erfolgt.
Dieses Ziel wird erreicht durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1. Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren ist die Steigerung der Maschineneffizienz und/oder Maschinenverfügbarkeit zur Verfügung gestellt. Die für die eigentlichen Produktionsabläufe zur Verfügung stehenden Zeiträume werden vergrößert. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht eine Erhöhung der Transparenz bezüglich der realen Nutzung von Betriebsmit- teln, beispielsweise der notwendigen Energieversorgung.
Der Engineering-Aufwand für die Werkzeugmaschine insgesamt kann durch Unterstützung der Planung bzw. zeitlichen Planung von automatisierten Nebenaufgaben reduziert werden.
Die erfindungsgemäß realisierte Erkennung realer zeitlicher Muster in Produktionsabläufen dient insbesondere zu einer Verbesserung der Abschätzung von Leerlaufzeiten. In Kenntnis derartiger Leerlaufzeiten sind beispielsweise automatisierte Nebenaufgaben, wie etwa Wartungsarbeiten oder Energiemanagement, wesentlich effektiver in die Produktionsabläufe einbindbar, wodurch die für die eigentlichen Produktionsabläufe zur Verfügung stehenden Zeiten erhöht werden können. Herkömmlicherweise verwendete Time-Out-Zeiten können verkürzt oder ganz vermieden werden.
Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind Gegenstand der Unteransprüche.
Es ist insbesondere bevorzugt, dass die Optimierung von Produktionsabläufen eine Optimierung der Energieeffizienz und/oder der Leerlaufzeiten und/oder der Wartungszeiten umfasst. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht insbesondere eine optimierte Anpassung zwischen diesen einzelnen Kriterien, welche jeweils alleine und gemeinsam zur Effektivität der Produktionsabläufe beitragen.
In vorteilhafter Weise werden im Rahmen der erfindungsgemäßen Berechnung von Voraussagen bezüglich des zeitlichen Verlaufs zukünftiger Produktionsabläufe Methoden des maschinellen Lernens und/oder kontextsensitive Technologien, insbesondere kontextsensitive Software-Technologien, verwendet. Mittels derartiger Verfahren sind auf der Grundlage der erkannten steuerungsinternen bzw. impliziten Informationen in besonders günstiger Weise Aussagen bezüglich zukünftiger bzw. zu erwartender Produktionsabläufe berechenbar. Insbesondere können in diesem Zusammenhang auch Methoden der Wahrscheinlichkeitsrech- nung eingesetzt werden. Auch Verfahren zur Mustererkennung (z. B. künstliche neuronale Netze) sind vorteilhaft einsetzbar.
Es ist besonders bevorzugt, dass die Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen unter Berücksichtigung systemrelevanter Randbedingungen erfolgt. Wird beispielsweise darauf erkannt, dass innerhalb eines gewissen Zeitintervalls ein Energiesparmodus oder ein Abschalten der Werkzeugmaschine möglich wäre, dies aber beispielsweise im Lichte von Hochfahrzeiten, Energieverbräuchen der Moduswechsel oder übergeordneten Verfügbarkeitsbedingungen der Werkzeugmaschine nicht zweckmäßig erscheint, kann auf eine ent- sprechende Ausführung eines Energiesparmodus verzichtet werden.
Es erweist sich ferner als zweckmäßig, dass berechnete Voraussagen auf der Grundlage manueller Eingaben eines Benutzers modifizierbar sind. Diese Maßnahme kann beispielsweise dann eingesetzt werden, wenn vorausberechnete Produktionsabläufe prinzipiell kor- rekt sind, aber der Produktionsablauf insgesamt verändert werden soll.
Die Erfindung wird nun anhand bevorzugter Ausgestaltungen unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren weiter beschrieben. Es zeigt
Figur 1 eine schematische Darstellung einer Automatisierungspyramide gemäß dem Stand der Technik, Figur 2 eine schematische Darstellung zur Erläuterung einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Figur 3 eine schematische Darstellung einer beispielhaften Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Figur 4 eine der Figur 2 entsprechenden Darstellung einer weiteren Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens, Figur 5 eine der Figur 3 entsprechenden Darstellung der weiteren bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens, und
Figur 6 eine detailliertere Darstellung einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungs- gemäßen Verfahrens .
Figur 1 zeigt eine typische Automatisierungspyramide, wie sie zur Steuerung von Werkzeugmaschinen in der Praxis verwendet wird. Eine derartige Automatisierungspyramide ist typischerweise in verschiedene Levels unterteilt. In den unteren Levels 1 bzw. 2 (gemäß ISA-95) ist die Prozesssteuerung 10 (beispielsweise als NC/SPS ausgebildet) vorgesehen. Ein Benutzer kann über eine Schnittstelle 12 (HMI bzw. Human-Machine-Interface) Steuerbefehle in die Steuerung 10 eingeben. Die Eingabe der Befehle erfolgt über Verbindungsleitung 13. Bei derartigen Steuerbefehlen kann es sich beispielsweise um Befehle zum Energiemanagement handeln.
Die Planung und Steuerung der Produktionsaktivitäten erfolgt entsprechend ISA-95 in Level 3. Da in dieser Norm ISA-95 englische Ausdrücke verwendet werden, sind diese zur Erleichterung des Verständnisses für den Fachmann in den Figuren angegeben. In der Figurenbe- Schreibung werden auch die entsprechenden deutschen Ausdrücke verwendet. Ein Produktionsleitsystem (MES bzw. Manufacturing Execution System) ist schematisch dargestellt und mit 14 bezeichnet. Hierbei erhaltene Informationen bezüglich Produktionsaktivitäten bzw. - Parametern werden ebenfalls (über eine Verbindung 16) in die Steuerung 10 eingegeben. In Figur 2 ist eine erste bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt.
Im Gegensatz zu der Automatisierungspyramide gemäß dem Stand der Technik erkennt man hier, dass in den unteren Levels 1 , 2 lediglich die Prozesssteuerung (wiederum mit 10 bezeichnet) vorgesehen ist.
Als beispielhafte Ausgestaltung von Aktivitäten innerhalb des Produktionsleitsystems 14 sind Produktionsaktivitäten 18 sowie Inventaraktivitäten 20 mit ihrer jeweiligen Wechselwirkung dargestellt. Der Begriff Inventaraktivitäten umfasst hierbei nicht nur verwendete Materialien bzw. erzeugte Produkte, sondern auch Energie bzw. das Energiemanagement. Der wesentliche Aspekt der in Figur 2 dargestellten Zusammenhänge ist das Energiemanagement.
Die Prozesssteuerung 10 erhält über eine Leitung 25 Informationen über die Inventaraktivitä- ten, die von der Inventareinplanung (Inventory Dispatching 21 ) und der Inventarausführung (Inventory Execution 22) verarbeitet werden. Über eine Leitung 13 gibt die Steuerung 10 entsprechende Zustandsdaten an die Produktionsaktivitäten 18 aus, insbesondere zur Sammlung von Produktionsdaten (mit 19 bezeichnet), die für eine Produktionsnachverfolgung (Production tracking) 27 zur Verfügung gestellt werden. Anhand dieser Produktionsaktivitäten sind die Inventaraktivitäten, im vorliegenden Beispiel also Energiemanagement, steuerbar (wie mittels Pfeil 29 angedeutet).
Die Inventaraktivitäten 20 sind ferner mittels Eingabebefehlen eines Benutzers 28 steuerbar bzw. manipulierbar.
Anhand des somit zur Verfügung gestellten Datenkreislaufs ist das System, beispielsweise die Prozesssteuerung 10 oder die Produktionsnachverfolgung 27, in der Lage, eine zukünftige Produktion bzw. zukünftige Produktionsabläufe vorauszusagen. Dieser Zusammenhang ist in Figur 3 schematisch vereinfacht dargestellt. Hierbei werden insbesondere Verfahren maschinellen Lernens, z. B. künstliche neuronale Netze, verwendet.
Es sei beispielhaft davon ausgegangen, dass anhand der Rekonstruktion von zeitlichen Informationen über Produktionsabläufe auf Basis von impliziten bzw. steuerungsinternen Informationen, wie sie anhand der Figur 2 dargestellt wurde, die in Schaubild 3.1 der Figur 3 erhaltenen vorausgesagten Produktionsabläufe erhalten werden.
Als Beispiele für implizite bzw. steuerungsinterne Informationen seine verschiedene Betriebsmodi, beispielsweise eine manuelle oder eine automatische Betriebsweise und unterschiedliche Bewegungsabläufe bzw. -parameter erwähnt. Beispielsweise kann zur Feststel- lung des Zustandes oder des Aktivseins eines Produktionsablaufs festgestellt werden, ob eine bestimmte Drehachse in Bewegung ist oder nicht. Hier können beispielsweise Drehgeschwindigkeiten oder Drehzahlen bestimmt werden. In diesem Zusammenhang können auch sogenannte Zustandsmaschinen erfasst werden, welche eine Menge von Betriebsparame- tern umfassen, welche in bestimmten Betriebszuständen oder bei Übergängen von einem Betriebszustand in einen anderen vorliegen.
Man erkennt, dass bis zu einem Zeitpunkt t1 drei Produktionsabläufe A, B, C stattfinden. Zwischen den Zeiten t1 und t2 liegt kein Produktionsablauf bzw. keine Aktivität vor. Zwischen den Zeitpunkten t2 und t3 wird lediglich der Produktionsablauf C ausgeführt. Nach dem Zeitpunkt t3 werden die Produktionsabläufe B und C ausgeführt. Es handelt sich hierbei, wie erwähnt, um voraussichtliche bzw. vorhergesagte Produktionsabläufe. Diese Daten bezüglich voraussichtlicher Produktionsabläufe werden im Rahmen der Produktionsaktivitäten 18 ermittelt und, wie bereits erwähnt, den Inventaraktivitäten (Inventarausgabe 21 ) zur Verfügung gestellt. Die Inventarausgabe 21 ermittelt die für die jeweiligen Zeiten benötigten Energiemodi. Dies ist in Schaubild 3.2 dargestellt. Man erkennt, dass bis zum Zeitpunkt t1 ein vollständiger Betrieb bzw. die volle Energieversorgung gewährleistet sein muss. Gleiches gilt für die Zeit nach Zeitpunkt t3. Für die Zwischenzeiten können entsprechende Energiesparmodi 1 , 2 eingestellt werden.
Der mit dem erfindungsgemäßen Verfahren erzielbare Vorteil liegt insbesondere darin begründet, dass aufgrund der vorausgesagten Zeiten für Produktionsabläufe unmittelbar bei Erreichen dieser Zeitpunkte auf bestimmte Energiesparmodi umgestellt werden kann. Es ist nicht notwendig, wie bei herkömmlichen Produktionsabläufen zunächst Time-Out-Zeiten, während denen das System beispielsweise in einen Standby-Modus wechselt, vorzusehen. Insbesondere der in Schaubild 3.2 dargestellte Energiesparmodus 2 kann ein vollständiges Ausschalten des Systems sein.
Es sei darauf hingewiesen, dass die Produktionsabläufe A, B und C beispielsweise unterschiedliche Anforderungen an die Maschinenressourcen stellen, und daher in unterschiedlichen Maschinenmodi bzw. Betriebsmodi ausgeführt werden können. In den Figuren 4 und 5 ist eine weitere bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Optimierung von Produktionsabläufen dargestellt, wobei hier Wartungsaktivitäten im Vordergrund stehen. Die dargestellte Struktur entspricht im Wesentlichen derjenigen der Figur 2, so dass zur Verkürzung der Beschreibung für gleiche bzw. gleichartige Komponenten bzw. Abschnitte gleiche Bezugszeichen verwendet werden. Lediglich die In- ventaraktivitäten 20 gemäß Figur 2 sind durch Wartungsaktivitäten 30, die Inventarausgabe durch Wartungsausgabe 31 , und die Inventarausführung 22 durch Wartungsausführung 32 ersetzt. In Figur 5 sind in entsprechenden Schaubildern 5.1 und 5.2 die vorausgesagten Produktionsabläufe (entsprechend Figur 3) sowie sich hieraus ergebende Wartungszeiten dargestellt. Wie ohne Weiteres plausibel eignet sich im dargestellten Beispiel lediglich der Zeitraum zwischen t1 und t2 für Wartungsarbeiten. Gegenüber dem Stand der Technik ergibt sich wiederum der Vorteil, dass unmittelbar bei Erreichen des Zeitpunkts t1 entsprechende Wartungsarbeiten bzw. Wartungsroutinen angegangen werden können, ohne gegebenenfalls wie im Stand der Technik zusätzliche Zeit für Wartungsroutinen einplanen zu müssen.
Wie erwähnt eignet sich das dargestellte Verfahren insbesondere zur Planung und Steuerung von betriebstechnischen automatisierten Nebenaufgaben, beispielsweise Tests für die Instandhaltung einer Werkzeugmaschine. Anhand geeigneter Verfahren (beispielsweise Methoden des maschinellen Lernens oder kontextsensitiver Software-Technologien) ist eine Synthese bzw. Rekonstruktion von Informationen über Produktionsabläufe zur Planung bzw. Steuerung von automatisierten Nebenaufgaben mittels Bereitstellung von Voraussagen über Produktionsabläufe zur Verfügung gestellt. Insbesondere können herkömmlicherweise ver- wendete Time-Out-Zeiten (Zeitüberschreitungen) weitgehend vermieden werden. Hierdurch treten Zeitverluste durch das Abwarten derartiger Time-Outs erfindungsgemäß nicht mehr auf. Fehleinschätzungen derartiger Time-Out-Zeiten, wie sie aus dem Stand der Technik bekannt sind, sind erfindungsgemäß nicht mehr zu berücksichtigen. Auf den erhöhten Engineering-Aufwand bei der Einrichtung und Anpassung von Time-Out-Zeiten kann verzichtet werden. Die Erfindung ermöglicht die Erkennung realer zeitlicher Muster in Produktionsabläufen, und somit eine wesentlich verbesserte Abschätzung von Leerlaufzeiten, welche dann für Nebenaufgaben verwendet werden können.
Die Erfindung wird nun anhand der Figur 6 weiter erläutert. In dieser ist eine bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, wie sie beispielsweise unter Bezugnahme auf die Figuren 2 und 3 dargestellt wurde, im größeren Detail erläutert. Die Komponenten, welche bereits unter Bezugnahme auf Figur 2 beschrieben wurden, sind mit gleichen Bezugszeichen versehen. Die auf Level 1 ,2 vorgesehene Prozesssteuerung 10 weist zunächst ein Zustandsmonitor- modul (State monitor) 101 auf. Dieses erfasst die Zustände der Steuerung (Controller State) 102 über die Zeit, beispielsweise in regelmäßigen Abständen. Diese Zustände werden auf ein Kommunikationsmodul 103 gegeben. Das Kommunikationsmodul 103 übergibt die über die Zeit erfassten Zustände der Steuerung auf ein weiteres Kommunikationsmodul 104, welches im Level 3 angesiedelt ist.
Die erfassten Zustände der Steuerung werden als "State history" bzw. über die Zeit verfügbare Zustandsdaten an ein Zustandszuordnungsmodul (State mapper) 105 gegeben. Dieses Modul 105 ordnet jedem erfassten Zustand einen zugeordneten Produktionsmodus zu. Die prinzipielle Zuordnung zwischen Zuständen der Steuerung und Produktionsmodus erfolgt hierbei mit Hilfe einer vorgegebenen Konfiguration 106. Beispielsweise ist es möglich, einer Menge von n Zuständen der Steuerung (beispielsweise bestimmte Bewegungszustände von Achsen oder anderen Komponenten) jeweils einen Produktionsmodus zuzuordnen. Diese Zuordnung wird dem Modul 105 mitgeteilt. In dem Modul 105 ist es somit möglich, die Produktionsablaufhistorie (Production history), also die Zuordnung von Zuständen der Steuerung zu Produktionsmoden, zu erzeugen. Diese Informationen werden auf ein Mustererkennungsmodul (Time pattern analyzer) 107 gegeben. Dieses Modul 107 erzeugt ein auf der Historie basierendes Produktionsmuster, welches anschließend mittels eines Produktions- modusvoraussagemoduls (production mode predictor) 108 umgewandelt werden kann in voraussichtliche bzw. zukünftige Produktionsabläufe.
Die Module 104 bis 108 sind innerhalb des Bereiches Produktionsaktivitäten 18 angeordnet. Die so mittels des Moduls 108 getroffene Vorhersage bezüglich zukünftiger Produktionsabläufe (bzw. des zeitlichen Verlaufs zukünftiger Produktionsabläufe) wird anschließend im Bereich Inventaraktivitäten 20 weiterverarbeitet.
Die Produktionsablaufvorhersage, wie sie von dem Modul 108 erzeugt wird, wird in einem Randbedingungsprüfmodul (constraint checking) 109 zunächst auf Zweckmäßigkeit geprüft. Hierzu wird in einem weiteren Konfigurationsmodul 1 10 zunächst auf eine Zuordnung zwischen Produktionsmodi und Inventarmodi zugegriffen. Beispielsweise kann darauf erkannt werden, dass die Umschaltung auf einen bestimmten Energiesparmodus für eine zu kurze Zeit nicht zweckmäßig ist, so dass aufgrund der Randbedingung in einem derartigen Fall auf ein Umschalten in einen Energiesparmodus verzichtet wird.
Anschließend an diese Randbedingungsprüfung erfolgt in einem Modul 1 1 1 und einem an- schließenden Modul 112 ein Erstellen bzw. ein Prüfen zweckmäßiger zukünftiger Betriebsabläufe. Diese Informationen werden anschließend einem weiteren Kommunikationsmodul 1 13 zugeführt, welches diese Daten zurück in das Level 1 auf das Kommunikationsmodul 103 gibt. Es sei angemerkt, dass die Überprüfung im Modul 112 automatisch und/oder mittels alternativer oder zusätzlicher manueller Eingaben durch einen Benutzer 28 durchgeführt werden kann.
Das Kommunikationsmodul 103 gibt die berechneten und geprüften Produktionsabläufe an einen Modusmanager (Mode manager) 1 13. Dieser führt die weiteren Produktionsabläufe auf der Grundlage der berechneten Voraussagen aus. Das Modul 1 13 greift hierbei auf Inventarmodi 114 und auf Timerdaten eines Timermoduls 1 15 zu. Dieses Timermodul 1 15 liefert Timerdaten auch für das Modul 101.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen, mit folgenden Schritten:
- Erkennung von zeitlichen Informationen der zu optimierenden Nebenaufgaben in Produktionsabläufen auf der Grundlage der Erfassung von steuerungsinternen Informationen,
Berechnen von Voraussagen bezüglich des zeitlichen Verlaufs zukünftiger Produktionsabläufe auf der Grundlage der erkannten zeitlichen Informationen, und
- Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen auf der Grundlage der berechneten Voraussagen.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen die Optimierung der Energieeffizienz und/oder von Leer- laufzeiten und/oder Wartungszeiten umfasst.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen der Berechnung von Voraussagen Verfahren des maschinellen Lernens und/oder kontextsensitive Technologien, insbesondere kontextsensitive Software-Technologien, ver- wendet werden.
4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen unter Berücksichtigung systemrelevanter Randbedingungen erfolgt.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die berechneten Voraussagen auf der Grundlage manueller Eingaben eines Benutzers modifizierbar sind.
PCT/EP2012/000459 2011-03-04 2012-02-02 Verfahren zur optimierung der nebenzeiten in produktionsabläufen von werkzeugmaschinen WO2012119680A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

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DE102011013102.7 2011-03-04
DE102011013102A DE102011013102A1 (de) 2011-03-04 2011-03-04 Verfahren zur Optimierung der Nebenzeiten in Produktionsabläufen von Werkzeugmaschinen

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